科学界正经历一场由人工智能驱动的论文发表变革。最新研究显示，ChatGPT等大语言模型（LLMs）的广泛应用显著提升了科研人员的产出效率，尤其在非英语母语群体中展现出推动学术平等的潜力。然而，这项技术也引发了对学术质量评估体系的新挑战。
康奈尔大学与加州大学伯克利分校的联合研究团队，通过分析2018年至2024年间三大预印本平台近210万篇未经过同行评审的研究摘要，构建了人工智能辅助论文的识别模型。研究人员利用GPT-3.5 Turbo-0125生成历史论文摘要的机器改写版本，从中提炼出AI文本的独特特征，进而开发出能够标记人工智能参与撰写的算法。这一方法还结合了对作者长期发表记录的追踪，以量化技术对科研产出的实际影响。
数据显示，社会科学与人文领域受技术推动最为显著，论文产量增长达59.8%，生物与生命科学领域增长52.9%，物理学与数学领域增长36.2%。研究特别指出，亚洲地区科研人员在部分学科的产出增幅最高达89%，这主要得益于AI工具缓解了英语写作压力——多数顶级期刊对语言水平的高要求长期制约着非英语母语学者的学术表达。
但研究同时敲响警钟：人工智能生成的复杂文本可能成为质量隐患。传统认知中，优美的语言表达常被视为研究严谨性的标志，但新发现表明，机器生成的华丽辞藻反而可能掩盖学术观点的薄弱。研究人员发现，语言复杂度与论文质量之间存在负相关关系，这种"文笔陷阱"正在动摇现有的学术评价体系。
针对这一困境，研究团队提出改革建议：学术机构需建立更严格的审核机制，包括引入专门识别AI生成内容的智能审稿系统。他们强调，当传统质量指标失效时，编辑和审稿人可能过度依赖作者身份背景进行判断，这反而会削弱大语言模型在促进学术民主化方面的积极作用。如何在提升效率与维护质量之间找到平衡，将成为科研生态面临的关键命题。
